ỨNG DỤNG DỰ BÁO TÌNH TRẠNG THU HOẠCH NẤM BÀO NGƯ THÔNG QUA HÌNH ẢNH

Abstract

Trong ngành sản xuất nông nghiệp, việc áp dụng mô hình trồng cây trong nhà kính giúp tăng năng suất giảm thiểu chi phí đầu tư. Tuy nhiên, việc giám sát quá trình phát triển cũng như thu hoạch được thực hiện một cách thủ công nên cần nhiều nhân công. Mô hình xác định tình trạng thu hoạch nấm bào ngư một cách tự động được thực hiện trong luận văn này để hỗ trợ công tác thu hoạnh nấm tự động. Mô hình nhận dạng nấm bào ngư được xây dựng dựa trên việc kết hợp hai mô hình: “R-CNN” để định vị vùng chứa nấm và mô hình mạng nơ ron tích chập “Inception V3” (2 lớp) để nhận dạng tình trạng thu hoạch nấm bào ngư trong video. Với 594 hình ảnh chứa nấm được cắt ra từ 5 video với tổng thời lượng 8 phút, ghi lại hình ảnh của các phôi nấm tại trang trại trồng nấm bào ngư Cần Thơ, công cụ LabelImg được sử dụng để phân 2182 vùng có chứa nấm trong ảnh. Để xác định việc thu hoạch nấm bào ngư, mô hình “Inception V3” sử dụng tập dữ liệu bao gồm 2080 ảnh có nhãn thu hoạch, 832 ảnh có nhãn chưa thu hoạch. Mô hình nhận dạng đã dùng 91 ảnh từ 2 video với thời lượng 1 phút 14 giây để kiểm thử, mô hình “R-CNN” cho kết quả với tỉ lệ chính xác là 51%, mô hình “Inception V3” với tỉ lệ chính xác là 65%. Độ chính xác vùng chứa nấm được tính dựa trên chỉ số “IoU” (<=0.3) với “IoU” là tỉ lệ lỗi của vùng nhận dạng và vùng ảnh thực tế.